Planejamento molecular e síntese de inibidores da principal protease do coronavírus SARS-CoV-2 Mpro

• Processo: 20/04653-2
• Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Vigência: 01 de maio de 2020 - 30 de abril de 2022
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Química
• Pesquisador responsável: Carlos Alberto Montanari
• Beneficiário: Carlos Alberto Montanari
• Instituição-sede: Instituto de Química de São Carlos (IQSC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 13/18009-4 - Planejamento, síntese e atividade tripanossomicida de inibidores covalentes reversíveis da enzima cruzaína, AP.TEM
• Bolsa(s) vinculada(s): 20/06543-0 - Planejamento molecular e síntese de inibidores da principal protease do Coronavirus SARS-CoV-2 Mpro, BP.PD
• Assunto(s): Química médica Infecções por Coronavirus COVID-19 SARS-CoV-2 SARS-CoV-2 Mpro Desenvolvimento de fármacos Reposicionamento de fármacos Síntese química Inibidores de proteases Fenótipo Inteligência artificial Aprendizado computacional Pandemias Controle de doenças transmissíveis

Resumo

O presente surto mundial do coronavírus com pandemia declarada pela Organização Mundial da Saúde (OMS) começa a assolar em terras brasileiras. Essa pandemia instou-nos a iniciar um projeto emergencial na busca de novos inibidores de proteases da principal protease do coronavírus (SARS Cov-2 Mpro) como agentes antivirais de ação sobre o coronavírus. Vários inibidores de cisteíno proteases (CPs) em desenvolvimento em nosso grupo tem similaridade 60-70% na protease SARS 3C do coronavírus (CHEMBL3927), diretamente no coronavírus SARS (CHEMBL612575) e também em coronavírus de felino (CHEMBL612744). Principalmente, nossos inibidores são similares aos novos inibidores de SARS Cov-2 Mpro. Dessa forma, vamos, inicialmente, testar todo o banco de dados do NEQUIMED/IQSC/USP em ensaios fenotípicos que serão realizados no Instituto de Ciências Biomédicas, ICB/USP. Concomitantemente, vamos modificar as estruturas dos nossos inibidores de CPs para melhorar o percentual de similaridade aos melhores inibidores conhecidos e para os quais buscaremos evidências de ação sobre o coronavírus disseminado no Brasil. Além disso, vamos, imediatamente, empregar nossas ferramentas de inteligência artificial com aprendizado de máquinas para selecionar candidatos a testes dentre os fármacos atualmente na terapêutica, fármacos experimentais e investigacionais e aqueles candidatos a fármacos que estão em fases clínicas. (AU)